O dado não é você

Quando uma representação começa a ocupar o lugar do Ser

Nos dois primeiros textos desta série fizemos dois movimentos.

Primeiro:

o dado precisa voltar para quem o produziu.

Depois:

ele precisa voltar em uma linguagem na qual o Corpo-Território consiga participar de sua significação.

Mas agora aparece um problema talvez ainda mais difícil.

Imagine que tudo isso funcione.

Uma IA Personalíssima acompanha alguém durante anos. Aprende sua linguagem, seus hábitos, deslocamentos, relações, escolhas e mudanças. Cruza milhares de variáveis e passa a produzir representações extraordinariamente precisas daquela pessoa.

Em algum momento poderíamos olhar para esse modelo e dizer:

“Este é você.”

É justamente aí que precisamos parar.

Porque não é.

O dado não é você.

O mapa pode melhorar sem se transformar no território

Uma localização registrada pelo celular pode dizer onde estivemos.

Mas não diz, sozinha, o que aquele lugar significou.

Uma compra pode registrar aquilo que adquirimos.

Mas não necessariamente por que compramos.

Um EEG pode registrar diferenças de potencial elétrico associadas à atividade neural.

Mas não é o pensamento.

Uma medida de fNIRS acompanha alterações hemodinâmicas relacionadas à atividade cerebral.

Mas não é aquilo que alguém sentiu.

A distinção parece óbvia quando apresentada assim.

Torna-se menos óbvia quando milhares ou milhões dessas variáveis começam a ser combinadas por sistemas capazes de encontrar padrões que nós mesmos não perceberíamos.

Quanto melhor o modelo se torna, maior pode ser nossa tentação de confundir precisão da representação com identidade daquilo que foi representado.

Uma fotografia pode ganhar resolução.

Continua sendo uma fotografia.

O mapa pode tornar-se extraordinariamente detalhado.

Continua não sendo o território.

Entre o objeto, o signo e aquilo que acontece depois

É aqui que a semiótica de Charles Sanders Peirce, trabalhada contemporaneamente por Vinicius Romanini, oferece uma distinção importante para nossa proposta.

Em seu artigo de 2025, Semiose, inteligência e inferência ativa, Romanini aproxima a semiose peirceana da inferência ativa e das ciências cognitivas.

Na relação semiótica não existe simplesmente “uma coisa” e sua cópia.

Há uma relação triádica envolvendo aquilo que funciona como signo, aquilo a que esse signo se refere e o interpretante — o efeito produzido pela representação dentro de um processo semiótico.

Isso muda nossa maneira de pensar o dado.

Um dado não chega sozinho carregando dentro de si um significado completo.

Ele participa de relações.

Pode tornar-se signo de alguma coisa para algum sistema ou organismo dentro de determinadas condições.

Por isso:

dados ≠ significado.

E significado também não deveria ser confundido automaticamente com verdade.

Quando a IA infere

Suponhamos que uma IA observe repetidamente que uma pessoa sai de casa às 7h, percorre determinado trajeto e permanece oito horas no mesmo endereço.

O dado registra movimentos.

O sistema pode inferir:

“local de trabalho”.

Provavelmente estará correto.

Mas essa informação já não é simplesmente o dado primário.

É uma inferência produzida a partir dele.

Agora imagine outra sequência.

A pessoa reduz deslocamentos, muda seus horários, dorme menos e começa a pesquisar determinado assunto.

O sistema encontra uma correlação e produz uma classificação.

Quanto mais distante estivermos do dado primário, maior será a importância de conseguirmos reconhecer como chegamos à representação final.

No Blog 1 propusemos separar:

dado primário → processamento → inferência → interpretação.

Agora podemos acrescentar:

nenhuma dessas etapas deveria desaparecer dentro da palavra “dado”.

Uma inferência sobre mim não deveria retornar como se fosse simplesmente um fato sobre mim.

O hábito é poderoso justamente porque pode mudar

Romanini propõe uma aproximação particularmente interessante entre semiose inteligente e inferência ativa: organismos e sistemas constroem hábitos e modelos que ajudam a reduzir surpresa e navegar ambientes dinâmicos.

Para a IA Personalíssima, isso produz uma possibilidade e um risco.

A possibilidade é evidente.

Uma IA pode aprender regularidades do Corpo-Território e tornar-se progressivamente mais útil.

O risco aparece quando regularidade se transforma em identidade.

“Você fez isso muitas vezes” pode tornar-se:

“Você é assim.”

“Você demonstrou essa preferência” pode tornar-se:

“Esta é sua preferência.”

“Seu comportamento é estatisticamente semelhante ao deste grupo” pode tornar-se:

“Você pertence a este perfil.”

Mas um hábito é precisamente interessante porque possui história.

Pode estabilizar-se.

Pode reforçar-se.

E pode mudar.

Uma IA Personalíssima precisa aprender hábitos sem transformar hábitos em essência.

Um gêmeo cognitivo ainda é o outro

A computação torna essa distinção ainda mais importante.

Em 2025, Wandemberg Gibaut e Ricardo Gudwin apresentaram um método para construir um Cognitive Twin capaz de aprender aproximações do comportamento de interação de um agente externo.

O trabalho é importante porque demonstra concretamente como sistemas cognitivos distribuídos podem modelar padrões comportamentais a partir de entradas e saídas.

Mas também nos oferece uma imagem poderosa.

Suponhamos que o modelo se torne extraordinariamente preciso.

Ele antecipa quase todas as minhas escolhas naquele ambiente.

Isso o torna eu?

Não.

Torna-o um modelo cada vez melhor de determinados aspectos observáveis das minhas interações.

A distinção não diminui a tecnologia.

Ela estabelece sua potência e seu limite.

Quanto melhor for o gêmeo, mais importante será lembrar que existem dois.

Informação não esgota sentiência

Esse limite encontra outra formulação no trabalho de Alfredo Pereira Jr.

No Monismo de Triplo Aspecto, Pereira Jr. trabalha com Matéria, Informação e Sentiência como aspectos necessários para compreender a consciência, derivados, em sua formulação ontológica, de uma base denominada Energia.

Em trabalhos recentes sobre Qualiomics, ele chama atenção para a perspectiva de primeira pessoa e para o problema das experiências qualitativas singulares.

Para nosso projeto, não precisamos afirmar que essa ontologia resolve o problema da consciência.

Precisamos perceber o desafio que ela coloca diante da IA Personalíssima:

uma descrição informacional de uma experiência não é automaticamente a experiência sentida.

Podemos registrar que alguém permaneceu diante de uma paisagem durante dez minutos.

Podemos medir respiração, atividade cardíaca, EEG e fNIRS.

Podemos perguntar o que sentiu.

Podemos correlacionar tudo.

Ainda assim, cada medida corresponde a um recorte diferente.

Na linguagem BrainLatam:

sentir confirma consciência, não verdade.

O fato de eu sentir algo confirma a realidade daquela experiência sentida para mim. Não transforma automaticamente minha interpretação sobre sua causa em verdade sobre o mundo.

Da mesma maneira, medir algo confirma o registro daquela variável sob determinadas condições.

Não transforma automaticamente aquela medida na totalidade do Ser.

O perigo de uma representação que não sabe que é representação

Agora podemos identificar um dos maiores riscos de uma IA Personalíssima.

Não é apenas ela errar.

Um sistema que reconhece incerteza pode corrigir um erro.

O problema mais profundo aparece quando uma representação deixa de apresentar-se como representação.

Quando diz:

“Você é.”

em vez de:

“A partir destes dados, neste período, utilizando este modelo, existe evidência para esta inferência.”

Essa diferença linguística revela uma diferença epistemológica.

A primeira frase fecha.

A segunda preserva espaço.

Espaço para contexto.

Espaço para contestação.

Espaço para novos dados.

Espaço para mudança.

A IA que mostra de onde veio sua afirmação

Podemos então imaginar uma característica importante da IA Personalíssima.

Ela não deveria apenas devolver conclusões.

Deveria conseguir mostrar, em uma linguagem compreensível:

o que foi observado;

o que foi calculado;

o que foi inferido;

qual é o grau de incerteza;

e o que continua sendo interpretação.

Se disser:

“Você está menos sociável”,

o Corpo-Território deveria poder perguntar:

“Por quê?”

E talvez receber:

“Observei redução de 38% nos deslocamentos e diminuição das interações registradas nas últimas quatro semanas. Estou inferindo menor sociabilidade, mas também existem outras explicações possíveis.”

Agora existe uma abertura.

A pessoa pode responder:

“Estou trabalhando em casa.”

A representação muda.

O Corpo-Território não alterou o dado primário.

Acrescentou contexto ao processo semiótico.

Hipótese BrainLatam: direito à distância entre mim e meu modelo

Chegamos então à terceira hipótese desta W41/2026:

Toda IA Personalíssima deveria preservar explicitamente uma distância entre o Corpo-Território e as representações computacionais produzidas sobre ele.

Essa distância não é uma deficiência que precisamos eliminar.

Pode ser justamente aquilo que protege a possibilidade de mudança.

O modelo diz algo sobre mim.

Eu posso reconhecê-lo.

Posso contestá-lo.

Posso acrescentar contexto.

Posso aprender com ele.

Mas preciso continuar podendo dizer:

“isso fala sobre mim sem ocupar completamente o lugar de quem eu sou.”

Talvez a independência cognitiva comece justamente nessa distância.

E aqui surge o problema do próximo ensaio.

Porque uma representação não precisa ser perfeita para produzir consequências reais.

Um perfil pode determinar qual conteúdo alguém recebe.

Uma classificação pode alterar uma oportunidade.

Uma previsão pode influenciar uma decisão futura.

E, pouco a pouco, aquilo que começou como descrição pode começar a participar da produção do comportamento que dizia apenas observar.

Então a pergunta deixa de ser somente:

“O que a IA sabe sobre mim?”

e passa a ser:

“O que acontece comigo quando começo a viver dentro daquilo que a IA aprendeu sobre mim?”

É por isso que o próximo texto será:

O direito de mudar o dado sobre mim.

Referências comentadas — América Latina, pós-2021

ROMANINI, Vinicius. Semiose, inteligência e inferência ativa. deSignis, n. 43, 2025.
Referência central do Blog 3. Romanini aproxima a semiose peirceana da inferência ativa, discutindo representação, hábitos, redução de surpresa e construção de significados em organismos e sistemas artificiais. Para a hipótese BrainLatam, oferece base para distinguir dado, signo, inferência e processo interpretativo.

RIPOLL, Leonardo; ROMANINI, Vinicius. Considerações sobre a dimensão estética semiótica da desinformação no âmbito da pós-verdade e no desenvolvimento da inteligência artificial. Tríades, 2025.
Ajuda a compreender por que a existência material de informação não resolve, por si só, os problemas de significado, interpretação e formação de crenças em ambientes mediados por IA.

CALDAS, Pedro; ROMANINI, Vinicius. Public Opinion and New Communication Technologies: the impacts of big data on public opinion studies from the pragmatism perspective. International Journal of Communication, 2025.
Amplia a discussão do indivíduo para ambientes informacionais mediados por Big Data, preparando a futura passagem da IA Personalíssima para processos coletivos e para o Jiwasa.

PEREIRA JR., Alfredo. Qualiomics: The Metaphysics of Consciousness. Forum for Philosophical Studies, 2024.
Discute a singularidade das experiências qualitativas em primeira pessoa e sua relação com sentiência. É utilizada aqui para sustentar uma distinção cuidadosa: a descrição informacional de uma experiência não deve ser automaticamente identificada com a experiência sentida.

GIBAUT, Wandemberg; GUDWIN, Ricardo R. Building a Cognitive Twin Using a Distributed Cognitive System and an Evolution Strategy. Cognitive Systems Research, 2025.
Apresenta uma arquitetura capaz de produzir aproximações computacionais do comportamento interativo de um agente. Para nossa discussão, mostra simultaneamente a potência da modelagem e a necessidade de distinguir o modelo computacional daquele que ele modela.

SEMIA — Grupo de Pesquisa em Semiótica, Comunicação e Inteligência Artificial, ECA-USP. Produção acadêmica 2022–2026.
O grupo coordenado por Romanini reúne pesquisas recentes sobre semiótica, IA, desinformação, Big Data, opinião pública, agentes algorítmicos e soberania tecnológica, constituindo um núcleo latino-americano particularmente relevante para a discussão proposta nesta série.

W41/2026 — CEPID da IA Personalíssima ao Futuro Coletivo

Hipótese BrainLatam: quanto melhor uma IA consegue representar um Corpo-Território, mais importante se torna preservar a distância entre a representação e o Ser. O modelo pode aprender comigo, mas não deve adquirir o direito de encerrar quem eu posso vir a ser.